Научная статья на тему 'Расчет пожарных рисков на транспорте стохастическим методом'

Расчет пожарных рисков на транспорте стохастическим методом Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
148
50
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Расчет пожарных рисков на транспорте стохастическим методом»

находились легковые автомобили, автобусы, мототранспортные средства, локомотивы.

В третьем состоянии (83) пожарный риск превышает критические значения. Мероприятия по устранению отдельных нарушений противопожарного режима не могут снизить риск возникновения пожароопасной ситуации. Необходимо менять общую систему противопожарного режима на объектах данной категории. К этой неблагополучной категории транспортных средств относятся грузовые автомобили, грузовые вагоны и передвижные машинные станции.

Четвертое состояние означает катастрофу. В этом состоянии решить проблему только противопожарными мероприятиями невозможно. Необходимо коренным образом пересматривать в целом организацию функционирования объектов данной категории.

Список использованной литературы

1. http://pozhproekt.ru/stat/mchs/2009.pdf Пожары и пожарная безопасность в 2009 году: Статистический сборник. Под общей редакцией Н.П. Копылова. - М.: ВНИИПО, 2010, - 135 с.

2. http://pozhproekt.ru/stat/mchs/2010.pdf Пожары и пожарная безопасность в 2010 году: Статистический сборник. Под общей редакцией В.И. Климкина. - М.: ВНИИПО, 2011, - 140 с.

3. http://pozhproekt.ru/stat/mchs/2011.pdf Пожары и пожарная безопасность в 2011 году: Статистический сборник. Под общей редакцией В.И. Климкина. - М.: ВНИИПО, 2012, - 137 с.

РАСЧЕТ ПОЖАРНЫХ РИСКОВ НА ТРАНСПОРТЕ СТОХАСТИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

Ю.Д. Моторыгин, профессор, д.т.н., доцент

Я.А. Баранова, адъюнкт А.О. Латышев, соискатель Санкт-Петербургский университет ГПС МЧС России,

г.Санкт-Петербург

Для оценки динамики нарастания или снижения частот реализации пожарной опасности, отдельных категорий транспортных средств, удобно использовать логистические регрессии величин пожарного риска по каждому году рассматриваемого периода. Такие зависимости представляют собой логистическую функцию или сигмоиду - гладкую монотонную нелинейную ^-образную функцию. На основе полученных зависимостей найдены вероятности нахождения основных категорий

транспортных средств в различных состояниях по частоте реализаций пожарной опасности.

Определенную категорию транспортных средств обозначим как элемент системы [1]. Теоретически каждый элемент может находиться в одном из четырех состояний: Б], Б2, Б3, Б4. Состояние системы -комбинация состояний элементов. В таблице 1 представлены значения частот реализации пожарной опасности по элементам системы за 20072011 годы.

Таблица 1

Частота реализации пожарной опасности в элементах системы

в 2007-2011 годах

Элементы системы (категории транспортных средств) 2007 г. 2008 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г.

Р Б* Р Б* Р Б* Р Б* Р Б*

вагон метро 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003

дизель-электропоезд 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003 0,0003

городской электротранспорт 0,002 Б2 0,002 Б2 0,0003 0,0003 0,0003

легковой автомобиль 0,028 Б2 0,011 Б2 0,004 Б2 0,003 Б2 0,003 Б2

грузовой вагон 0,002 Б2 0,42 Б2 0,012 Б2 1,0 Б4 0,0003

автобус 0,87 Бэ 0,003 0,005 Б2 0,007 Б2 0,006 Б2

мототранспорт 0,29 Б2 0,17 Б2 0,007 Б2 0,005 Б2 0,007 Б2

другие т.с. 0,14 Б2 0,16 Б2 0,36 Б2 0,54 Б3 0,41 Б2

грузовой автомобиль 0,93 Б3 0,89 Б3 0,46 Б2 0,215 Б2 0,26 Б2

пассажирский вагон 1,0 Б4 1,000 Б4 1,0 Б4 0,0003 0,0003

локомотив 0,0003 0,004 Б2 0,013 Б2 0,97 1,0 Б4

передвижная машстанция 0,0003 0,0003 0,0003 1,0 Б4 0,0003

железнодорожная спецмашина 0,0003 1,0 Б4 1,0 Б4 0,0003 1,0 Б4

—*----------

Б - состояние элемента системы по частоте реализации пожарной опасности

Переходные вероятности между состояниями описывают Марковскую цепь. Под Марковскими цепями понимается последовательность случайных событий с конечным или бесконечным числом исходов, характеризующуюся тем свойством, что при фиксированном настоящем, будущее независимо от прошлого, которое сформировало данное настоящее. Число состояний конечно, а значение переходной вероятности полностью определяется тем, в каком состоянии

находятся элементы системы, то есть она является условной [2].

Вероятности перехода образуют стохастическую переходную матрицу Р, номер строки которой указывает из какого состояния происходит переход, а номер столбца в какое состояние попадает процесс в результате перехода. Каждый элемент системы может перейти в новые состояния или остаться в том же состоянии. Сумма вероятностей переходов равна 1. Параметры Марковской модели можно определить статистическими методами оценки переходных вероятностей.

Элементы, относящиеся к категориям автотранспортных средств в период наблюдений находились только в трех состояниях, поэтому количество возможных переходов для них снижается не более, чем до трех, а общее число переходов из состояния в состояние может иметь девять событий. Каждому из событий соответствует своя вероятность

перехода: pn, p12, p13, p14, p21, p22, p23, p24, p31, p32, p33, p34, p41, p42, p43, p44. Поскольку других исходов процесса нет, то

p11+ p12+ p13 + p14=1, p21+ p22+ p23 + p24=1, p31+ p32+ p33 + p34=1, p41+ p42+ p43 + p44=1.

Соответствующая матрица переходных вероятностей процесса имеет

вид:

ГРп Pl2 Pl3 Pl4Л

Pli p22 p23 p24 p31 p32 p33 p34 V p41 p42 p43 p44,

Известно, что стохастические матрицы обладают единственным собственным вектором, таким, что:

аР=а,

где

а=(а1 а2 аэ а4).

Компоненты собственного вектора а1, а2, а3, и а4 - финальные (итоговые) вероятности марковской цепи. Их значения позволяют оценить итоговый пожарный риск, то есть показывают с какой частотой процесс находится в состоянии S1, S2, S3 или S4. Понятно, что а1 + а2 + а3 + а4 = 1.

По результатам анализа установлена фактическая вероятность нахождения каждого элемента в том или ином состоянии (табл. 2).

Анализ проведенных исследований показал, что наименьший пожарный риск наблюдается у городского электротранспорта (включая метрополитен). Вероятность нахождения в состоянии S2 составляет 0,2, с вероятностью 0,8 эти виды транспорта находятся в состоянии S1.

Автотранспортные средства с наибольшей вероятностью находятся в состоянии S2, характеризующимся относительно невысоким пожарным

P =

риском ниже критического значения. В неблагополучном состоянии Б3 с вероятностью 0,4 находятся грузовые автомобили, что требует принятия системных мер для улучшения противопожарного режима. Несколько ниже данный показатель у автобусов - 0,2.

Таблица 2

Вероятности нахождения категорий транспортных средств в различных _состояниях по частоте реализации пожарной опасности_

Элементы системы (категории транспортных средств) Состояния элементов

Б2 Б3 Б4

дизель-электропоезд 1,0 0 0 0

вагон метро 1,0 0 0 0

городской электротранспорт 0,6 0,4 0 0

в среднем по электротранспорту 0,8 0,2 0,0 0,0

мототранспорт 0 1,0 0 0

легковой автомобиль 0,0 1,0 0 0

автобус 0,2 0,6 0,2 0

грузовой автомобиль 0 0,6 0,4 0

в среднем по автотранспорту 0,05 0,80 0,15 0,00

грузовой вагон 0,2 0,6 0 0,2

пассажирский вагон 0,4 0 0 0,6

локомотив 0,2 0,4 0,2 0,2

передвижная машстанция 0,8 0 0 0,2

железнодорожная спецмашина 0,4 0 0 0,6

в среднем по ж/д транспорту 0,40 0,20 0,04 0,36

другие т.с. 0 0,8 0,2 0

Средства железнодорожного транспорта по результатам анализа следует отнести к наиболее пожароопасным. Суммарная вероятность нахождения в состояниях Б3 и Б4 равна 0,4, из этой суммы вероятность нахождения в состоянии Б4 составляет 0,36. Низкие вероятности нахождения в состояниях Б2 и Б3 (0,2 и 0,04 соответственно) говорят о том, что у этих видов транспорта пожарная опасность реализуется в основном в виде катастроф. Такая ситуация требует принятия комплексных мер по организации безопасного функционирования объектов данной категории.

Список использованной литературы

1. ГОСТ Р 51901.15-2005 Менеджмент риска. Применение марковских методов. М.: Стандартинформ, 2005.

2. Моторыгин Ю.Д. Математическое моделирование процессов возникновения и развития пожаров: монография / Под общей редакцией В.С. Артамонова. - СПб.: СПбУ ГПС МЧС России, 2011.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.